The simulation de Monte-Carlo est une méthode de calcul qui génère un grand nombre de scénarios aléatoires, à partir d’hypothèses de rendement et de variabilité, afin d’estimer la probabilité d’atteindre un objectif. On parle aussi de méthode de Monte-Carlo.
Comment fonctionne la simulation de Monte-Carlo ?
Quelles hypothèses faut-il poser ?
On fixe un rendement moyen, une mesure de variabilité, une durée, des versements et des retraits éventuels. Ces hypothèses sont des choix : elles ne sont ni des prévisions ni des promesses.
Pourquoi simuler plutôt que calculer une moyenne ?
Une projection à rendement constant donne un chiffre unique, alors que les marchés varient chaque année. L’ordre des bons et des mauvais rendements compte, surtout si l’on retire de l’argent. La simulation de Monte-Carlo prend en compte cette variabilité et montre une fourchette de résultats au lieu d’une promesse unique.
Que produit le calcul ?
L’ordinateur répète la projection des milliers de fois, chaque fois avec une trajectoire de marché différente. Il compte ensuite la part des trajectoires qui atteignent l’objectif et présente une fourchette de résultats.
Un exemple fictif
Sur 1 000 simulations fictives d’un plan d’épargne, 820 atteignent le capital visé. La probabilité estimée est de 820 ÷ 1 000 = 82 %. Dans les 180 autres trajectoires, le capital final est inférieur à la cible. Cette fourchette aide à discuter du niveau d’effort d’épargne ou de la durée nécessaire.
Quelles sont les limites de cette méthode ?
- Le résultat dépend des hypothèses : en les modifiant légèrement, le pourcentage change.
- Les modèles supposent souvent des marchés plus réguliers que la réalité, où les chocs extrêmes sont plus fréquents.
- Un pourcentage de réussite élevé ne supprime pas le risque de perte.
- La simulation éclaire une décision ; elle ne la remplace pas et ne tient pas compte de toute la situation personnelle.
- Demander l’hypothèse de rendement et de variabilité utilisée : elle détermine presque entièrement le pourcentage de réussite annoncé.
Que retenir sur ce sujet ?
La simulation de Monte-Carlo remplace un chiffre unique par une fourchette de résultats et une probabilité d’atteindre un objectif. Elle éclaire une discussion sur l’effort d’épargne, mais reste dépendante des hypothèses de départ.
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Définition à portée générale. Les règles applicables varient selon la situation : vérifiez-les sur les sites officiels ou auprès d’un professionnel avant toute décision.
